Моделирование цикличности экономических процессов на основе спектрального анализа временных рядов

Выпускная квалификационная работа посвящена проблеме изучения цикличности развивающейся экономики России. Ключевой целью работы стало прослеживание элементов цикличности в развитии и моделирование динамики макроэкономических показателей российской экономики. Определение периода экономического цикла и моделирование объемов выпуска было осуществлено с применением двух методов - спектрального (частотного) анализа и эконометрического инструментария. В первой части работы представлен краткий обзор релевантных исследований по изучению экономической цикличности с использованием спектрального анализа. Вторая часть работы посвящена теоретическим основам частотно-временно анализа. Практическая часть работы заключалась в проведении анализа и моделирования статистических данных по экономическим показателям России: объема реального ВВП, ИПЦ, объема денежной массы М2, ИПЦ, уровню безработицы, курсам валют (евро и доллара США). Благодаря вейвлет-преобразованиям было проиллюстрировано, что периоды колебаний показателей в условиях современной экономической конъюнктуры постепенно сокращаются, что существенно усложняет задачу моделирования и прогнозирования цикличности. Был сделан вывод, что регулярность колебаний ключевых индикаторов описывается периодичностью в 5-6 лет и взаимосвязь цикличности выпуска и ИПЦ, М2, безработицы и курсов валют достаточно высокая. В настоящей работе показано, что вейвлет-анализ в экономических исследованиях выступает в качестве эффективного инструмента для усовершенствования методологии исследования, моделирования и прогнозирования экономических явлений. Исследование было проведено с использованием программного обеспечения MS Excel, пакета эконометрического моделирования Eviews, языка программирования Python и среды разработки Anaconda.